BERKELEY / LONDON (IT BOLTWISE) – Ein Mathematikprofessor an der UC Berkeley stoppt die Korrektur von Hausaufgaben auf inhaltliche Richtigkeit, weil KI-Tools inzwischen sehr gut bei Lösungen helfen. Er begründet den Schritt damit, dass „Korrektheit“ den falschen Anreiz setze und ehrliche Eigenleistung gegenüber KI-gestützten Antworten benachteilige. Stattdessen bewertet er vor allem, ob Studierende ihre Aufgaben tatsächlich erledigen. Gleichzeitig sieht er langfristig die Gefahr, dass sich das Fach Mathematik schneller verändert als Universitäten Bewertungsmethoden und Prüfungsdesign nachziehen können.
Die Debatte um Künstliche Intelligenz (KI) in der Hochschullehre bekommt an der UC Berkeley eine besonders harte praktische Kante: Ein Mathematikprofessor beendet die Bewertung von Mathematik-Hausaufgaben nach inhaltlicher Korrektheit. Ausgangspunkt ist nicht eine abstrakte Sorge vor „Täuschung“, sondern ein konkretes Bewertungsproblem: Er beobachtet, dass KI-gestützte Werkzeuge Studierenden dabei helfen, bei Hausaufgaben überdurchschnittlich gute Ergebnisse zu erzielen. Wenn das Ergebnis kaum noch eindeutig einer menschlichen Bearbeitung zugeordnet werden kann, verliert die klassische Logik von Hausaufgaben als Lernkontrolle einen Teil ihres Aussagewerts.
Der Professor, Richard Borcherds, ist Mathematiker und wurde 1998 mit der Fields Medal ausgezeichnet. In seinen Überlegungen steht der Anreizmechanismus im Vordergrund: Korrektes Abgeben belohnt nicht zwingend das eigenständige Denken, sondern kann faktisch die Nutzung von KI optimieren. Er geht sogar so weit, dass er das Auszahlen von Zeit für Korrektur durch Lehrkräfte oder weitere Prüfer als ineffizient beschreibt, wenn die Bewertung am Ende Antworten trifft, die der Ursprung nicht mehr verlässlich offenlegt. Sein Vorschlag verschiebt die Messlatte von „richtige Antwort“ hin zu „Aufgabe abgegeben und bearbeitet“, wobei er ausdrücklich einräumt, dass er keine bessere Bewertungsformel parat hat.
Technisch betrachtet berührt das Thema weniger die reine Texterkennung als die Produktionskette hinter Lösungen: Sobald KI nicht nur Formulierungen, sondern echte Rechen- und Argumentationsschritte liefert, wird das Unterscheiden zwischen menschlich erarbeitetem und maschinell generiertem Werk zu einem probabilistischen Problem. Borcherds beschreibt genau diese Dynamik: Früher ließen sich KI-Erzeugnisse gelegentlich an charakteristischen Fehlern erkennen, heute machen die Systeme seltener offensichtliche Patzer. Damit steigt der Bedarf an Prüfungsformaten, die entweder den Prozess sichtbar machen oder die Nutzung von Hilfsmitteln massiv einschränken, statt sich auf nachgelagerte Indikatoren zu verlassen.
Für die nächste Stufe seiner Lösung setzt er deshalb auf Präsenzprüfungen: In-person-exams, bei denen Studierende keine elektronischen Geräte nutzen dürfen, dienen bei ihm als primäre Bewertungsinstanz. Online-Prüfungen bezeichnet er dagegen als wenig belastbar, weil Studierende KI-Tools zur Beantwortung verwenden können. Besonders deutlich wird der Effekt in seiner Beobachtung, dass die Durchschnittsnoten bei Online-Examen spürbar ansteigen. Das ist für Hochschulen ein Signal, dass klassische Summativbewertungen im Fernkontext ohne technische oder organisatorische Barrieren leicht in Richtung „Tool-Kompetenz“ statt „Fachkompetenz“ kippen können.
Ein weiterer Teil des Problems liegt in der institutionellen Geschwindigkeit. Borcherds äußert die Erwartung, dass Universitäten sich nicht unmittelbar an die rasanten Fortschritte anpassen, nicht zuletzt wegen der typischen Trägheit akademischer Prozesse. Er vergleicht die Situation mit früheren Umbrüchen durch technische Innovationen – etwa dem Wandel von handwerklichen Methoden durch mechanisierte Alternativen – und betont, dass es aus seiner Sicht in der Mathematik bisher keinen vergleichbaren Vorgang gab. Gleichzeitig äußert er Unsicherheit, wie stark angehende Mathematikerinnen und Mathematiker die Ausbildung überhaupt noch in der bisherigen Form anlegen sollten, denn wenn KI kontinuierlich besser wird, könnte sich das Kompetenzprofil des Faches verschieben.
Parallel dazu arbeitet die UC Berkeley offenbar an Rahmenbedingungen, statt nur auf Einzelfallentscheidungen zu setzen. Laut Beschreibung gibt es ein universitätsweites Guidance-Konzept, das Lehrende dazu anhält, in ihren Kursunterlagen Regeln zum KI-Einsatz transparent zu machen. Der Ansatz zielt damit weniger auf eine „digitale Detektivarbeit“ als auf klare Erwartungen und Prüfdesigns, die den Einsatz von Tools regeln. Berichten zufolge wurden auch Erkennungssoftware-Lösungen wie Turnitin oder Rumi geprüft, aber als nicht zuverlässig genug eingestuft, um campusweit als Standard zu dienen; damit bleibt die konkrete Umsetzung in der Klasse zunächst in der Hand der einzelnen Lehrkräfte.
Für die Hochschulpraxis ergibt sich daraus eine doppelte Konsequenz: Erstens müssen Prüfungen künftig stärker zwischen Ergebniswissen und Prozesswissen unterscheiden. Zweitens reicht eine reine Richtlinie zum „Ob“ der KI-Nutzung nicht, wenn die Systeme im Hintergrund die gleiche Lernleistung simulieren können. Die Entscheidung des Professors, Hausaufgaben vorrangig über Bearbeitungsnachweise zu bewerten, ist deshalb weniger ein Abschied von Lernkontrollen als eine Anpassung an veränderte Evidenz. Ob sich diese Richtung langfristig als neuer Standard durchsetzt, hängt davon ab, wie schnell Hochschulen Bewertungsarchitekturen entwickeln, die sowohl akademische Integrität schützen als auch den didaktischen Nutzen von KI im Unterricht sinnvoll integrieren.
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